香港赛马会
Lead Quantitative Scientist (Wagering)
Lead Quantitative Scientist (Wagering)
发布于 6 小时前基层主管/组长
全职员工仅现场办公数据科学
数据科学
Machine Learning
Sql
优化算法
团队管理
数据科学
统计建模
量化分析
预测分析
值不值得投
薪资怎么样
7.7万
比数据科学中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 100 个在招
市场机会
选择不多
香港特别行政区 · 数据科学 · 10 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于香港赛马会体育业务部，向交易与玩家风险高级经理汇报
你将带领量化团队设计、开发并部署统计与机器学习模型，支持体育博彩交易的预测、优化、风险评估与绩效衡量，并通过数据分析平台与自动化工具提升交易表现和运营效率
最低要求
拥有计算机科学、数据科学、统计学、数学、工程或相关定量学科的学位
至少 7 年量化分析、统计建模、机器学习、人工智能或相关领域的工作经验
具备在生产环境中开发、验证和部署预测模型及分析解决方案的实战经验
具备领导并指导高绩效团队、培养分析人才的经验
较强的编程与分析能力，熟悉 Python、SQL、R 或相关技术
扎实掌握机器学习、量化建模、预测分析、优化技术及决策科学方法论
出色的解决问题、批判性思维与分析能力
优秀的沟通与利益相关者管理能力，能够向技术与非技术受众清晰呈现复杂的分析洞见
自我驱动、结果导向，能在动态、快节奏的环境中成长
工作职责
主导统计、预测及机器学习模型的设计、开发、部署与持续优化，支持预测、优化、风险评估与绩效衡量
开展量化研究与高级分析，从大型复杂数据集中识别趋势、机会与关键业务驱动因素
开发并维护分析平台、自动化决策支持工具与量化框架，提升业务效能与运营效率
与业务及技术利益相关者协作，将业务挑战转化为可扩展的数据驱动解决方案与可执行洞见
推广统计建模、机器学习、实验、模型治理与 AI 应用的最佳实践
评估并引入新兴分析方法、技术与量化手段，增强建模能力与业务成果
支持数据平台、数据管道与分析基础设施的开发与优化，实现可扩展且可靠的分析解决方案
推动自动化与流程改进举措，提升交付效率与分析能力
领导、指导并培养量化专业团队，营造创新、协作与持续学习的文化
在业务与技术职能之间建立紧密合作，影响利益相关者并促进有效决策
酌情管理外部供应商关系与咨询合作
撰写管理报告、战略建议及面向高管的演示材料
确保符合适用的治理、风险管理与监管要求
完成管理层指派的其他工作
优先资格
拥有研究生学历（MSc、MPhil、PhD 或同等学历）为加分项
具备撰写技术文档、白皮书、研究论文或管理报告经验者优先
具备体育分析、博彩、游戏、金融服务、电子商务或其他高度数据驱动行业经验者为加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 行业地位稳固、业务规模庞大的赛马与体育博彩机构，品牌与平台资源充足
- 岗位兼具技术深度与管理广度，能同时积累模型落地能力和团队领导经验
- 博彩交易是高度数据驱动的业务场景，模型与算法能直接影响真实业务结果，成就感强
- 机构具有明确的慈善与社会使命，工作成果与社会价值相关联
- 需要同时兼顾技术交付、团队管理和多方利益相关者协调，对综合能力要求高
- 行业与业务知识（赛马、博彩规则）需要额外学习，存在一定入门门槛
- 适合有 7 年以上量化/数据科学经验、具备团队领导能力、希望在数据驱动业务中发挥影响力并兼顾管理发展的资深技术人才
缺点 / 挑战
- 博彩交易对模型准确性、风险控制和合规要求极高，工作压力与责任较大
角色解读
- 沿着量化数据科学的管理路线发展，可晋升为分析/数据科学负责人或交易分析总监
- 在体育博彩、金融、电商等高度数据驱动的行业间具备较强流动性和迁移能力
- 积累模型治理、AI 应用与业务决策经验后，有机会向更广泛的数据战略或业务高管角色发展
- 带领量化团队为体育博彩交易设计、开发并上线统计与机器学习模型，用于预测、优化、风险评估和绩效衡量
- 从海量复杂的投注与业务数据中挖掘趋势和机会，构建自动化决策支持工具和分析平台
- 与业务和技术团队协作，把业务问题转化为可落地的数据驱动方案，并推动自动化与流程改进
- 同时承担团队管理职责，负责人员招聘、培养、指导，以及对外部供应商和咨询合作的管理
- 扎实的统计建模、机器学习、预测分析与优化算法能力，熟悉决策科学方法论
- 过硬的编程与数据处理能力，掌握 Python、SQL、R 等工具，能搭建生产级模型与数据管道
- 具备领导并培养量化团队的经验，以及良好的跨部门沟通和利益相关者管理能力
- 能够把复杂分析洞见向技术与非技术受众清晰表达，并撰写高质量的技术文档和管理报告
申请策略
- 提前了解香港赛马会的体育业务战略和三大支柱方向，在沟通中体现业务理解
- 关注机构的社会使命与合规文化，展示与组织价值观的契合度
- 突出在生产环境端到端交付预测/机器学习模型的项目，量化说明模型带来的业务效果
- 强调带团队、培养人才的经历，包括团队规模、mentor 经验和跨部门协作成果
- 展示 Python、SQL、R 等编程能力的深度，以及处理大规模复杂数据和搭建数据管道的经验
- 若有金融、博彩、电商等高度数据驱动行业背景，务必单独强调
- 补充体育博彩、赔率与交易风险相关的领域知识，理解博彩业务的核心指标
- 强化模型治理、实验设计与 AI 落地方法论，体现对合规与可解释性的理解
面试指南
- 用 STAR 结构描述项目：业务背景、你的角色、技术方案与落地过程、可量化的结果
- 管理类问题突出具体做法：目标设定、辅导机制、团队分工与冲突处理，辅以真实案例
- 业务与合规类问题先讲原则（准确性、可解释、合规），再讲落地方法（实验、监控、治理流程）
- 请介绍一个你在生产环境中从设计到上线完整交付的预测或机器学习模型项目，以及它带来的业务价值
- 你如何带领和培养量化团队？能否分享一个提升团队能力的案例？
- 面对博彩交易中的风险与合规要求，你会如何在模型治理和可解释性之间做平衡？
- 如何向非技术背景的高管解释一个复杂的量化模型或分析结论？
- 你如何看待体育博彩行业的数据特点，以及你会如何搭建交易分析平台？
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